基于最优输运的迁移学习

车令夫田宇坤朱海平张军平 · 2019

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迁移学习

最优输运

人群计数

子流形

期刊名称：

模式识别与人工智能 2019 年第32卷卷第6期期

摘要：

迁移学习的目的是将源领域学习的信息迁移至目标领域.针对目标领域为源领域的子流形的情形,文中提出迁移学习算法(Optlearn).算法为源领域求取一组权重,期望带权的源领域和目标领域尽可能相似.采用最优输运理论,减小带权源领域和目标领域间的差异.在最优输运理论上,改进对偶Sinkhorn散度,适用于子流形情形,同时提出快速计算算法.通过人群计数任务测试文中算法,在避免对每个固定摄像头进行标注的巨大开销的同时,Optlearn获得较好的计数性能.

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